学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:摘要现阶段我国正处于能源产业结构调整的关键时期,传统能源产业之间的供需界限因能源互联网的提出被打破,综合能源服务也因此成为业界关注焦点。基于此,本文将简单介绍基于用户数据深度挖掘的综合能源服务路径,并深入探讨综合能源服务平台的构建,希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。

  • 标签: 用户数据 深度挖掘 综合能源服务
  • 简介:摘要本文主要针对基于用户数据深度挖掘的综合能源服务展开分析,思考了基于用户数据深度挖掘的综合能源服务的关键性的问题,并对这些问题进行思考和分析,提出了一些比较可行的方法和措施,可供今后参考和借鉴。

  • 标签: 用户数据,深度挖掘,综合能源服务,关键问题
  • 简介:促进综合能源协调发展,实现多能互补是我国能源革命的重要目标,而综合能源服务则是实现这一目标的关键手段。探索基于用户数据深度挖掘的综合能源服务,从用户供用能数据多维分析、用户智能用电策略、数据增值服务业务和综合能源服务应用平台4个方面对目前面向用户的综合能源服务关键问题进行分析、探讨,提出未来研究方向的建议。

  • 标签: 综合能源服务 数据多维分析 用电策略 增值业务
  • 简介:话费补贴重要性凸显无论是国际还是国内,电信运营商发展移动用户的主要补贴方式分为终端补贴和话费补贴两类。终端补贴包括购机送费、存费送机等,补贴额度在账务上的体现是增加了营销成本;话费补贴包括存费送费、套餐折扣等,补贴额度在账务上的体现是减少了话费收入。在国内,终端补贴过去是电信运营商主要的用户保有和发展方式,通常由手机终端厂商和运营商合作实施。

  • 标签: 用户特征 终端厂商 预存话费 营销成本 移动用户 聚类分析
  • 简介:本文首先研究了基本的面向属性归纳,提出了从网站用户登录信息中挖掘用户特征规则的思路.问题从解决多属性归纳着手,特点是首先建立概念树,然后用条件属性组合与约束的方法进行挖掘.实验表明,本文设计的模型能客观地描述客户行为,为从Web信息挖掘客户特征规则提出了一条有效的途径.

  • 标签: 特征规则 面向属性归纳 概念层次树
  • 简介:本文通过探讨数据挖掘在电子商务中的应用,阐述了数据挖掘的原理,数据挖掘与电子商务工者完美结合的可行性以及如何对电子商务网站的Web数据进行挖掘

  • 标签: 数据 数据挖掘 电子商务 模式 分析 规则
  • 简介:摘要随着互联网经济产业发展规模的突飞猛进,电子商务呈现着迅猛爆炸式发展态势。伴随而来的就是电子商务用户数据的暴增,显然这些由用户创造的数据远超出了当前人力处理的范围。因此,研究了将模糊聚类算法应用于电子商务用户数据的挖掘处理中,通过遗传算法改进的模糊C均值聚类,就可以处理我们庞大的电子商务用户数据,挖掘电子商务这块的核心资源的商业价值,从而实现精准营销,提升我们的营销价值。

  • 标签: 模糊聚类 遗传算法 电子商务 数据挖掘
  • 简介:摘要作为电网企业对外服务的重要平台,电网客户服务中心需要对不断增加的海量用户信息进行挖掘,从而辅助支持电网企业的运营管理决策,提高电网企业的营销能力及服务质量。本文针对如何有效挖掘电力用户信息的问题,进行了深入探讨,并基于大数据技术提出一套电力用户信息数据挖掘系统设计方案。该系统采用ETL数据仓库技术、多维数据分析技术、数据聚合及挖掘技术,通过整合电网企业各系统中的异构数据资源,高效、可靠地进行数据分析和数据预测,并且于某电网公司对该系统的效果进行了实测。

  • 标签: 大数据 数据挖掘 电网企业
  • 简介:摘要:目前人们对于用电量的供给服务提出了更高的要求,在电力输送负荷逐渐增大,而用电能源越来越稀缺的情况下,如何高效地将电力资源分配给各个用电客户端,成为当前探讨的热门话题。新型智能电网概念由此产生,并且依据其先进的技术对整个电网进行整合,实现电能与信息资源的灵活互动。针对目前电力需量的优化调控方法中所存在的漏洞,急需提出一种新型的用户端电力需量优化调控方法。本文对基于大数据技术的电力用户需求挖掘方法进行分析,以供参考。

  • 标签: 大数据技术 电力用户 需求挖掘
  • 简介:摘要电力工业在信息化建设的过程中,应用研究数据挖掘技术进行分析和决策可以解决电力企业的管理问题。在电力企业中,要结合电力管理的要点,利于数据挖掘技术进行数据的管理,分析系统的功能,对电力客户的行为进行聚类分析,提升管理水平。

  • 标签: 数据挖掘 电网用户 行为分析
  • 简介:摘要:随着大数据时代的到来,智能电网应运而生。其中,用电信息采集系统、客户服务信息系统积累了海量用电数据,这些数据隐藏了很多用电信息。而工业负荷作为用电大户,电能使用的合理性、有序性、高效性将直接影响节能环保、企业盈利。因此,未来的智能电网在保证安全、可靠用电的同时,应该面向不同的用户提供更加优质且具有针对性的服务及科学用电建议。因此分析用户用电量的增长规律和用电特性对用户本身及供电公司有着重要的意义。以下对基于数据挖掘用户用电行为分析进行了探讨,以供参考。

  • 标签: 数据挖掘 用户用电行为 分析研究
  • 简介:摘要:随着大数据时代的到来,智能电网应运而生。其中,用电信息采集系统、客户服务信息系统积累了海量用电数据,这些数据隐藏了很多用电信息。而工业负荷作为用电大户,电能使用的合理性、有序性、高效性将直接影响节能环保、企业盈利。因此,未来的智能电网在保证安全、可靠用电的同时,应该面向不同的用户提供更加优质且具有针对性的服务及科学用电建议。因此分析用户用电量的增长规律和用电特性对用户本身及供电公司有着重要的意义。以下对基于数据挖掘用户用电行为分析进行了探讨,以供参考。

  • 标签: 数据挖掘 用户用电行为 分析研究
  • 简介:微软全球资深副总裁张亚勤近日表示,智能手机已"有各种不同的APP应用,发微博、社交、购物等,手机是你的钱包,变成一个控制的中心。"因此,小小的手机屏幕变大了,"移动互联的规模比桌面互联大N倍,我认为N可能会超过10。"

  • 标签: APP 智能手机 营销 用户 购物场所 移动互联
  • 简介:用户查询表达式中包含的有效信息对于检索结果影响很大,利用企业信息系统搜集和挖掘用户检索兴趣相关的信息,有助于解决检索信息不足的问题.为此,提出一种面向领域主题概念的搜索引擎构架,据此建立面向主题的复合算子调节用户兴趣趋向的线性规划预测模型,该模型可预测用户的最大兴趣,生成用户兴趣查询表达式,提高检索的查准率和查全率.另外,还提出一种用户兴趣演变探测因子重建用户兴趣特征向量的方法.

  • 标签: 用户兴趣 兴趣挖掘 主题检索 语义网络 搜索引擎
  • 简介:当今电子商务网站日益增多,网站所提供的功能和服务也越来越丰富,然而也存在不足。比如,提供的服务或信息分布不合理,未能充分考虑到用户的需求;信息的访问路径未能考虑到信息的重要性和普遍关注性等等。本文研究将集中在基于图结构的用户访问模式挖掘及其在电子商务中的应用上,通过对基于Web拓扑结构(图结构)挖掘用户访问模式的数据挖掘,可对已存在的Web站点的结构及站点内的页面进行调整和改善,方便地向浏览模式相似的用户组推荐其感兴趣的主题相似的页面,使各类信息和服务以更有效的方式提供给用户

  • 标签: 数据挖掘 WEB日志挖掘 用户访问模式 Web拓扑结构
  • 简介:摘要;人们对信息服务要求日益提升,服务提供商为了确保良好的用户体验质量,还需要加强IPTV用户体验提升关键技术的研发与优化。本文简单阐述了IPTV技术概况与系统结构,对用户体验质量与影响因素进行分析,探索IPTV用户体验提升关键技术的优化策略,为推动IPTV用户体验升级提供参考。

  • 标签: IPTV 用户体验 关键技术
  • 简介:应用spssclementine数据挖掘工具构建logistic模型来预测潜在目标用户购买通信产品的概率,通过模型预测结果对购买通信产品概率比较高的用户进行产品推销,提高营销准确率,从而实现产品从粗放式营销到精确化营销,以节省通信企业投入成本,提高通信企业运营效益.

  • 标签: 数据挖掘 LOGISTIC模型 精确营销
  • 简介:摘要本文将自组织映射(SOM)神经网络用于研究电力专变用户的用电行为习惯聚类。首先,对用户的负荷数据进行归一化,并提取四个有效性指标作为SOM神经网络的输入。然后采用Davies-Bouldin指数和k均值将94条用户负荷曲线分成5类,并描述每类型曲线。最后识别新用户,结果证明该聚类方法行的通。

  • 标签: 电力负荷 用电习惯 SOM聚类分析Davies指数 k均值